Nurses' Experiences in Caring for Older Adults With Responsive Behaviors of Dementia in Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Approximately 56,000 individuals with dementia were admitted to Canadian hospitals in 2016, and 75% of them experience responsive behaviors. Responsive behaviors are words or actions used to express one's needs (e.g., wandering, yelling, hitting, and restlessness). Health-care professionals perceive these behaviors to be a challenging aspect in providing care for persons with dementia. Aims: This study explores the perceptions of nurses about (a) caring for older adults with dementia experiencing responsive behaviors in acute medical settings and (b) recommendations to improve dementia care. Methods: Thorne's interpretive description approach was used. In-person, semistructured interviews were conducted with 10 nurses and 5 allied health professionals from acute medical settings in an urban hospital in Ontario. Interviews were conducted with allied health professionals to understand their perspectives regarding care delivery for persons with responsive behaviors of dementia. Data were analyzed using Braun and Clarke's experiential thematic analysis. Findings: Themes related to caring for individuals with responsive behaviors included (a) delivering care is a complex experience, (b) using pharmacological strategies and low investment nonpharmacological strategies to support older adults with responsive behaviors, (c) acute medical settings conflicted with principles of dementia care due to a focus on acute care priorities and limited time, and (d) strong interprofessional collaboration and good continuity of care were facilitators for care. Conclusions: Findings provide guidance for improved support for nurses who provide care for individuals experiencing responsive behaviors in acute medical settings such as increasing staffing and providing educational reinforcements (e.g., annual review of dementia care education and in-services).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».